Librerias

library(factoextra)
library(FactoMineR)

Ejercicio 3

Ejercicio 4

Usando las variables categóricas de la tabla de datos poison del paquete FactoMineR realice un AFCM con la función MCA(…) del paquete FactoMineR. Incluya e interprete al menos: 1) Grafico de varianzas explicadas por los ejes 2) Grafico de variables 3) Grafico de variables con modalidades 4) el Biplot 5) cos2(x) de modalidades y variables y 6) contribuciones de variables y modalidades a la formación de ejes.

data(poison)

knitr::kable(poison)

poisonAFCM <- MCA(poison, quanti.sup = 1:2, quali.sup=c(3,4))